CodeZineを運営する翔泳社より、4月11日(木)に書籍『Pythonで学ぶ数理最適化による問題解決入門』が発売となりました。
本書はPythonのオンライン学習サービス「PyQ」の人気コンテンツである「数理的アプローチによる問題解決」を書籍化したものです。
近年、様々な問題を解決する手段として数理最適化(数理的アプローチ)が利用されるようになっています。本書ではこの数理最適化をPythonで実践し、問題を解決する体験ができる入門書です。
理論的な難しさから初心者が挫折しがちですが、本書では理論の詳細よりもPyhonのコードを中心に解説。コードを書いて問題解決をしてみることで、数理最適化への理解も深まります。
本書で取り上げる問題は「輸送費を減らす」「もっと食べたくなる献立をつくる」「お酒をわける」「シフト表を作る」といった身近なもの。学んだことを応用すれば、仕事や日常の問題も解決できるようになるでしょう。
目次
Prologue
第0章 本書の使い方
第1章 数理最適化による問題解決
第2章 数理モデルって何だろう
第3章 Pythonで数理モデルを作ろう
第4章 たくさんの変数はベクトルで
第5章 混合整数最適化って何だろう
第6章 Python-MIPのクラス
第7章 問題解決ってどうやるの?
第8章 輸送費を減らしたい
第9章 もっと食べたくなる献立を
第10章 お酒をわけよう
第11章 シフト表を作りたい
第12章 pandasで数理モデルを作ろう
第13章 pandasで再モデル化
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- この記事の著者
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渡部 拓也(ワタナベ タクヤ)
翔泳社マーケティング課。MarkeZine、CodeZine、EnterpriseZine、Biz/Zine、ほかにて翔泳社の本の紹介記事や著者インタビュー、たまにそれ以外も執筆しています。
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